ViT，将其用于目标重识别（ReID）任务。经过几次改进，以ViT为骨干构建了一个强大的基线ViT-BoT，在几个ReID基准上，该结果与

Visual Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉模型，最初是在自然语言处理中设计的，但后来也被应用到了计算机视觉领域，包括目标识别（ReID）任务。在目标识别任务中，ViT-BoT（Vision Transformer with Bottleneck）是一个改进版本，它通常通过引入卷积神经网络（CNN）的瓶颈结构来增强其性能，以适应图像特征的局部性和空间结构。

在目标重识别中，ViT-BoT作为基础模型，经过调整和优化，如添加位置编码、改变注意力机制、或者增加多尺度训练等，能够显著提升在CuhK03、Market-1501、MSMT17等常用ReID基准上的表现。具体改进可能参考了论文[^4]中的实验设置和策略，这些论文展示了ViT-BoT在这些基准上的优越性能，有时甚至超越了传统的卷积网络方法。

[^4]: "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale"（一篇关于ViT的原始论文，可能提到ViT-BoT的详细改进）

相关问题

vit害虫识别

### 使用视觉Transformer (ViT) 实现害虫识别

为了利用视觉Transformer模型进行害虫识别，可以考虑采用预训练的ViT模型并针对特定数据集微调该模型。具体来说，在构建用于害虫分类的数据集之后，应当对图像执行预处理操作以适应输入到ViT的要求[^1]。

对于害虫图片而言，准备阶段涉及收集不同种类害虫的照片样本，并标注对应的类别标签形成监督学习所需的标记化数据集合；接着通过调整大小、裁剪或者增强等方式来统一这些照片规格以便于后续处理过程中的标准化需求[^2]。

当完成上述准备工作后，则可加载一个预先训练好的ViT架构作为基础网络结构，并基于所获得的小规模领域特异性图库继续训练此神经网路直至收敛得到优化后的参数配置方案从而具备良好的泛化能力能够区分多种类型的昆虫个体特征差异性[^3]。

import torch
from torchvision import transforms, datasets
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification, Trainer, TrainingArguments

# 数据转换定义
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.ToTensor(),
])

dataset = datasets.ImageFolder('path_to_pest_dataset', transform=transform)

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

trainer.train()

Vit进行花卉识别

花卉识别是计算机视觉中的一个热门应用场景，可以利用最近比较流行的Transformer-based模型Vit来进行实现。以下是一个Vit进行花卉识别的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义Vit模型
class ViT(nn.Module):
    def __init__(self, image_size=224, patch_size=16, num_classes=1000, dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072):
        super(ViT, self).__init__()
        self.image_size = image_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_classes = num_classes
        self.dim = dim
        self.depth = depth
        self.heads = heads
        self.mlp_dim = mlp_dim

        self.patch_dim = 3 * patch_size * patch_size
        self.num_patches = (image_size // patch_size) ** 2

        self.patch_embedding = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=self.dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.position_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, self.num_patches + 1, self.dim))
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=self.dim, nhead=self.heads, dim_feedforward=self.mlp_dim), num_layers=self.depth)
        self.classification_head = nn.Linear(self.dim, self.num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.patch_embedding(x)  # (bs, dim, num_patches_h, num_patches_w)
        x = x.flatten(2).transpose(1, 2)  # (bs, num_patches, dim)
        x = torch.cat((self.position_embedding[:, :(self.num_patches + 1)], x), dim=1)
        x = self.transformer(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.classification_head(x)
        return x


# 加载花卉数据集
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
image = Image.open('flower.jpg')
image = data_transforms(image)
image = image.unsqueeze(0)

# 初始化模型
model = ViT()
model.load_state_dict(torch.load('vit_model.pth', map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()

# 进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(image)
    _, preds = torch.max(output, 1)

print(preds)

在示例代码中，我们定义了一个ViT模型，并加载了预训练好的权重。然后，我们使用PIL库加载一张花卉图片，并将其进行预处理。最后，我们使用加载好的模型进行预测，并输出预测结果。需要注意的是，在这个示例中，我们假设预训练好的模型可以正确地识别1000个类别，因此我们没有对模型进行微调，直接加载了预训练好的权重。如果需要对花卉数据集进行微调，可以使用PyTorch提供的Fine-tuning的技术，将模型在花卉数据集上微调，以提高模型的准确率。